（来源：上观新闻）
先SFT打底，🚍🌴再用GRPO做d✊🔺omain-💕🎖spec🤽♀️ific🥼 RL🕌。**六、不只是♒💶纸上谈兵🐗：在经😔🆗典游戏控制任务上🔮🛤的验证*☮* 为了排除1️⃣👩👩👦"成功可能只🐽💇是因为在某个特定👴训练框🏍架下的系统🦝优化"这一疑🥳虑，研究团🧫🎹队把SPPO移💢植到了五个经典🤖🇧🇷的强化学习控制❔🏀任务上：精密版C🗽🎳artPol🧧e（控制杆子不🌭🐏倒）、M🙆ountai👩🏭nCar（🥞让小车爬上🇦🇲山）、Ho😳💖pper（💐💏seo和geo的区别双足机🇮🇹seo和geo的区别器人前进🌡）、Luna🚪rLa♈nder（👯月球着陆↕🎚器着陆）和Pen🎁dulum（保🇮🇨持摆杆直立）🇲🇲。
借鉴O🚿penAI和S🤝treaming🇻🇳🍂LLM的tri🇰🇳ck，🌶在att🏴ention分🔡母上加一个🆕🔋seo和geo的区别lea📪rnab🏐le 📤sink lo🚹git，允许a🏇ttenti😣🎎on score🌬总和不等于🐺1🇹🇳🍅。
结果显🇯🇵👱♀️示，这个混🇷🇸合方案📊和标准P🛬🍁PO一🐃样不稳2️⃣定，同样出🈹现了性能崩溃🆎。压缩率⚛🥜m’=128⏫，每128🇰🇬😆个token🇮🇴压成一👙🔆个🇿🇼🇾🇪。
